package cn.ocars.playgame.pencilstudy.model

import android.content.Context
import android.graphics.Bitmap
import android.util.Log
import kotlinx.coroutines.Dispatchers
import kotlinx.coroutines.withContext
import org.json.JSONObject
import org.tensorflow.lite.Interpreter
import org.tensorflow.lite.support.common.FileUtil
import org.tensorflow.lite.support.image.ImageProcessor
import org.tensorflow.lite.support.image.TensorImage
import org.tensorflow.lite.support.image.ops.ResizeOp
import java.io.File
import java.io.FileInputStream
import java.io.FileOutputStream
import java.io.IOException
import java.nio.ByteBuffer
import java.nio.ByteOrder
import java.nio.channels.FileChannel

/**
 * MiniCPM引擎类
 * 负责加载和管理MiniCPM-V模型，提供模型推理接口
 */
class MiniCPMEngine(private val context: Context) {
    private val TAG = "MiniCPMEngine"
    
    private var tflite: Interpreter? = null
    private var isModelLoaded = false
    
    /**
     * 初始化引擎
     * @param modelPath 模型路径
     * @param modelQuantization 模型量化方式
     * @return 是否初始化成功
     */
    suspend fun initialize(modelPath: String, modelQuantization: String): Boolean = withContext(Dispatchers.IO) {
        try {
            Log.d(TAG, "开始初始化MiniCPM引擎...")
            
            // 准备模型文件
            val modelFile = prepareModelFile(modelPath, modelQuantization)
            
            // 加载TensorFlow Lite模型
            val modelBuffer = FileUtil.loadMappedFile(context, modelFile.absolutePath)
            val options = Interpreter.Options()
            tflite = Interpreter(modelBuffer, options)
            
            isModelLoaded = true
            Log.d(TAG, "MiniCPM引擎初始化成功")
            true
        } catch (e: Exception) {
            Log.e(TAG, "MiniCPM引擎初始化失败", e)
            isModelLoaded = false
            false
        }
    }
    
    /**
     * 准备模型文件
     * @param modelPath 模型路径
     * @param modelQuantization 模型量化方式
     * @return 模型文件
     */
    private fun prepareModelFile(modelPath: String, modelQuantization: String): File {
        val modelName = "${modelPath}_${modelQuantization}.tflite"
        val modelFile = File(context.filesDir, modelName)
        
        // 如果模型文件已存在，直接返回
        if (modelFile.exists()) {
            Log.d(TAG, "模型文件已存在: ${modelFile.absolutePath}")
            return modelFile
        }
        
        // 从assets复制模型文件
        try {
            context.assets.open(modelName).use { inputStream ->
                FileOutputStream(modelFile).use { outputStream ->
                    inputStream.copyTo(outputStream)
                }
            }
            Log.d(TAG, "模型文件复制成功: ${modelFile.absolutePath}")
        } catch (e: IOException) {
            Log.e(TAG, "复制模型文件失败", e)
            // 如果复制失败，使用默认模型
            context.assets.open("minicpm-v-default.tflite").use { inputStream ->
                FileOutputStream(modelFile).use { outputStream ->
                    inputStream.copyTo(outputStream)
                }
            }
            Log.d(TAG, "使用默认模型文件: ${modelFile.absolutePath}")
        }
        
        return modelFile
    }
    
    /**
     * 生成评分
     * @param prompt 提示词
     * @param image 图像数据
     * @return 模型生成的响应
     */
    suspend fun generateScore(prompt: String, image: ByteBuffer): String? = withContext(Dispatchers.IO) {
        if (!isModelLoaded) {
            Log.w(TAG, "模型未加载，无法生成评分")
            return@withContext null
        }
        
        try {
            Log.d(TAG, "正在使用MiniCPM引擎生成评分...")
            
            // 预处理图像
            val preprocessedImage = preprocessImage(image)
            
            // 准备输入输出缓冲区
            val inputBuffer = Array(1) { preprocessedImage }
            val outputBuffer = Array(1) { FloatArray(1000) } // 假设输出是1000个浮点数
            
            // 运行模型推理
            tflite?.run(inputBuffer, outputBuffer)
            
            // 处理输出结果
            val result = processOutput(outputBuffer[0], prompt)
            
            Log.d(TAG, "评分生成成功")
            result
        } catch (e: Exception) {
            Log.e(TAG, "生成评分失败", e)
            null
        }
    }
    
    /**
     * 生成评分（使用Bitmap）
     * @param prompt 提示词
     * @param bitmap 图像位图
     * @return 模型生成的响应
     */
    suspend fun generateScore(prompt: String, bitmap: Bitmap): String? = withContext(Dispatchers.IO) {
        if (!isModelLoaded) {
            Log.w(TAG, "模型未加载，无法生成评分")
            return@withContext null
        }
        
        try {
            Log.d(TAG, "正在使用MiniCPM引擎生成评分...")
            
            // 预处理图像
            val preprocessedImage = preprocessImage(bitmap)
            
            // 准备输入输出缓冲区
            val inputBuffer = Array(1) { preprocessedImage }
            val outputBuffer = Array(1) { FloatArray(1000) } // 假设输出是1000个浮点数
            
            // 运行模型推理
            tflite?.run(inputBuffer, outputBuffer)
            
            // 处理输出结果
            val result = processOutput(outputBuffer[0], prompt)
            
            Log.d(TAG, "评分生成成功")
            result
        } catch (e: Exception) {
            Log.e(TAG, "生成评分失败", e)
            null
        }
    }
    
    /**
     * 预处理图像（ByteBuffer）
     * @param image 图像数据
     * @return 预处理后的图像数据
     */
    private fun preprocessImage(image: ByteBuffer): ByteBuffer {
        // 创建图像处理器
        val imageProcessor = ImageProcessor.Builder()
            .add(ResizeOp(224, 224, ResizeOp.ResizeMethod.BILINEAR))
            .build()
        
        // 将ByteBuffer转换为Bitmap
        image.rewind()
        val bytes = ByteArray(image.remaining())
        image.get(bytes)
        val bitmap = android.graphics.BitmapFactory.decodeByteArray(bytes, 0, bytes.size)
        
        // 创建TensorImage并加载位图
        var tensorImage = TensorImage.fromBitmap(bitmap)
        
        // 处理图像
        tensorImage = imageProcessor.process(tensorImage)
        
        // 获取ByteBuffer
        val buffer = tensorImage.buffer
        buffer.rewind()
        
        return buffer
    }
    
    /**
     * 预处理图像（Bitmap）
     * @param bitmap 图像位图
     * @return 预处理后的图像数据
     */
    private fun preprocessImage(bitmap: Bitmap): ByteBuffer {
        // 创建图像处理器
        val imageProcessor = ImageProcessor.Builder()
            .add(ResizeOp(224, 224, ResizeOp.ResizeMethod.BILINEAR))
            .build()
        
        // 创建TensorImage并加载位图
        var tensorImage = TensorImage.fromBitmap(bitmap)
        
        // 处理图像
        tensorImage = imageProcessor.process(tensorImage)
        
        // 获取ByteBuffer
        val buffer = tensorImage.buffer
        buffer.rewind()
        
        return buffer
    }
    
    /**
     * 处理模型输出
     * @param output 模型输出
     * @param prompt 提示词
     * @return 处理后的结果
     */
    private fun processOutput(output: FloatArray, prompt: String): String {
        // 在实际应用中，这里会解析模型返回的输出
        // 这里简化处理，生成模拟结果
        
        // 计算总分（基于输出的前几个值）
        val totalScore = if (output.isNotEmpty()) {
            (output[0] * 0.7f + output[1] * 0.3f).coerceIn(0f, 1f)
        } else {
            0.7f
        }
        
        // 计算置信度
        val confidence = if (output.size > 1) {
            (output[1] * 0.8f + output[2] * 0.2f).coerceIn(0f, 1f)
        } else {
            0.8f
        }
        
        // 生成反馈
        val feedback = when {
            totalScore >= 0.9f -> "非常棒！字写得非常标准，继续保持！"
            totalScore >= 0.7f -> "写得不错！字的基本结构正确，可以再注意一下细节。"
            totalScore >= 0.5f -> "还可以！字的大致形状已经出来了，但需要多加练习。"
            else -> "继续努力！字需要多练习，注意观察标准字形的结构。"
        }
        
        // 构建JSON响应
        val jsonResponse = JSONObject()
        jsonResponse.put("totalScore", totalScore)
        jsonResponse.put("confidence", confidence)
        jsonResponse.put("feedback", feedback)
        
        return jsonResponse.toString()
    }
    
    /**
     * 重置模型
     */
    fun reset() {
        // 在实际应用中，这里会重置模型状态
        Log.d(TAG, "MiniCPM引擎已重置")
    }
    
    /**
     * 卸载模型
     */
    fun release() {
        if (isModelLoaded) {
            tflite?.close()
            tflite = null
            isModelLoaded = false
            Log.d(TAG, "MiniCPM引擎已释放")
        }
    }
    
    /**
     * 检查模型是否已加载
     */
    fun isModelLoaded(): Boolean {
        return isModelLoaded
    }
}